隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型

总结（Summary）我们为了找到随时间变化的模式，就试图去建立一个可以产生模式的过程模型。我们使用了具体的时间步骤、状态、并且做了马尔科夫假设。有了这些假设，这个能产生模式系统就是一个马尔科夫过程。一个马尔科夫过程包括一个初始向量和一个状态转移矩阵。关于这个假设需要注意的一点是状态转移概率不随时间变化。介绍（introduction)生成模式（GeneratingPatterns）隐含模式（Hi
qqh19910525·2016-04-06 16:00

记录点隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)的点滴

因为之前HMM、最大熵、CRF接触比较少，所以最近想弥补一下这方面的知识。有没有用HMM进行自动谱曲的？自动预测最优美的谱子出来听一听，有空我弄一个看看效果，哈哈。这两天看完了52NLP上关于马尔科夫模型(HiddenMarkovModels)的由浅入深以及coding部分的讲解，还有HMM在习性标注的几篇文章，瞬间把朴素的HMM从不懂到能够掌握90%的样子。十分感谢无私分享的人们，想想人家三四个
qqh19910525·2016-04-06 15:00

隐马尔科夫模型(HMM)

基本概念1MarkovModels2HiddenMarkovModels3概率计算算法前向后向算法1-3-1直接计算1-3-2前向算法1-3-3后向算法4学习问题Baum-Welch算法也就是EM算法5预测算法基本概念1.1MarkovModels处理顺序数据的最简单的方式是忽略顺序的性质，将观测看做独立同分布，然而这样无法利用观测之间的相关性。例如：预测下明天是否会下雨，所有数据看成独立同分布只
yuliured·2016-04-05 11:00

隐马尔科夫模型python实现简单拼音输入法

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍，觉得简直不能再神奇，又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客，无奈大神没给可以运行的代码，只能纯手动网上找到了结巴分词的词库，根据此训练得出隐马尔科夫模型
腩啵兔子·2016-03-31 22:00

标记偏置 隐马尔科夫 最大熵马尔科夫 HMM MEMM

隐马尔科夫模型（HMM）：图1.隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型的缺点：1、HMM仅仅依赖于每个状态和它相应的观察对象：序列标注问题不仅和单个词相关，并且和观察序列的长度，单词的上下文，等等相关。
lcchuguo·2016-03-23 21:00

机器学习（十五）隐马尔科夫模型-未完待续

一、HMM相关概念二、前向传导#coding=utf-8 importnumpyasnp #前向传导算法 defForward(A,B,Pi,O): n=O.shape[0] m=A.shape[0] dis2src=np.zeros((n,m),dtype=np.float32)#dis2src(i,j)用于保留第i层顶点j出现的概率 dis2src[0,:]=Pi*(B[:,O[0]])#初
hjimce·2016-03-15 17:00

HMM：隐马尔科夫模型-维特比算法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50731584目标-解决HMM的基本问题之二：给定观察序列O=O1,O2,…OT以及模型λ,如何选择一个对应的状态序列S=q1,q2,…qT，使得S能够最为合理的解释观察序列O？寻找最可能的隐藏状态序列(Findingmostprobablesequenceofhiddenstates)记着，下次再写吧
pipisorry·2016-02-24 16:00

HMM：隐马尔科夫模型 - 学习

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722376隐马尔科夫模型的三个问题例子举个常见的例子来引出下文，同时方便大家理解！
-柚子皮-·2016-02-23 13:50

机器学习算法常见概念

生成模型P(Y|X)=P(X,Y)P(X)如朴素贝叶斯法、隐马尔科夫模型判别模型直接由输入数据X学习判别函数f(X)或条件概率P(Y|X).如决策树、K
foolsnowman·2016-02-22 23:00

HMM模型

（一）基本概念1.隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）：关于时序的概率模型；描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程
zakexu·2016-02-19 14:18

隐马尔科夫模型

什么是熵(Entropy)简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则；反之，，熵越小，系统越有序，意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化，组织化，复杂化状态的一种度量。熵最早来原于物理学.德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念，用来表示任何一种能量在空间中分布的均
u011954647·2016-01-14 13:00

隐马尔科夫模型(HMM)浅见

隐马尔科夫模型，HiddenMarcovModel，是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型，是一种比较重要的机器学习方法，在语音识别等领域有重要的应用
u010223750·2016-01-09 17:00

隐马尔科夫模型(HMM)浅见

隐马尔科夫模型，HiddenMarcovModel，是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型，是一种比较重要的机器学习方法，在语音识别等领域有重要的应用
u010223750·2016-01-09 12:00

系统学习机器学习之随机场(一)--HMM

HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型，用途比较广泛，如汉语分词、词性标注及语音识别等，在NLP中占有很重要的地位。
Eason.wxd·2015-12-26 15:18

系统学习机器学习之增强学习(一)

HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型，用途比较广泛，如汉语分词、词性标注及语音识别等，在NLP中占有很重要的地位。
App_12062011·2015-12-26 15:00

时序分析：HMM模型（状态空间）

       关于HMM模型：时序分析：隐马尔科夫模型       HMM用于手势识别：训练时每一种手势对应一个HMM-Model，识别率取最大的一个HMM即可。 
wishchin·2015-12-18 16:00

HMM隐马尔科夫模型

最近课题上需要用到HMM，网上搜了很多文章，发现这篇文讲得通俗易懂，转载过来。本文转载自：http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。是在被建模的
yearningseeker·2015-12-17 08:00

HMM学习笔记2

工作：1、找到几个版本的HMM：（1、HTK（HiddenMarkovModelToolkit）：HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的隐马尔科夫模型工具箱，主要应用于语音识别、语音合成的研究，也被用在其他领域
u014437511·2015-12-08 16:00

史上最详细最容易理解的HMM文章 .

[+]http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-modelswiki上一个比较好的HMM例子分类 隐马尔科夫模型 HMM
u014437511·2015-12-04 14:00

史上最详细最容易理解的HMM文章

http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-modelswiki上一个比较好的HMM例子HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型
GarfieldEr007·2015-11-18 13:00

用HMM（隐马）图解三国杀的于吉“质疑”

·背景     最近乘闲暇之余初探了HMM（隐马尔科夫模型），觉得还有点意思，但是网上的教程都超级枯草，可读性很差，抄来抄去的，一堆公式仍在你面前
·2015-11-13 22:51

隐马尔科夫模型及Viterbi算法的应用

作者：jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4335810.html 一个例子： 韦小宝使用骰子进行游戏，他有两种骰子一种正常的骰子，还有一种不均匀的骰子，来进行出千。 开始游戏时他有2/5的概率出千。 对于正常的骰子A，每个点出现的概率都是1/6. 对于不均匀的骰子B，5，6两种出现的概率为3/10，其余为
·2015-11-13 04:08

HMM 自学教程（四）隐马尔科夫模型

本系列文章摘自 52nlp（我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/），原文链接在 HMM 学习最佳范例，这是针对 国外网站上一个 HMM 教程 的翻译，作者功底很深，翻译得很精彩，且在原文的基础上还提供了若干程序实例，是初学者入门 HMM 的好材料。原文中存在若干笔误，这里结合 HMM 学习最佳范例 的作者和读者的建议，一并做了修改，供大家参考。 相关链接 HMM
·2015-11-12 21:43

隐马尔科夫模型-前向算法详细实例（秒杀目前网络上所有资料）-新手必备！

HMM 有三个矩阵   初始状态矩阵  状态转移概率矩阵  隐态到显态转移概率矩阵    两个状态集合： 隐态（S1，S2，S3）  两个观测态（A，B） 上图的意思是    三个状态互相转移的概率 分别为：（1,2,3分别指S1，S2，S3） 1->1   P=0.4   &n
·2015-11-12 11:23

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)

链接汇总 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/HiddenMarkovModel.html 演算法笔记 http://read.pudn.com/downloads133/doc/fileformat/568756/HMM-DL.pdf本文讲述了 HMM原理，方法，典型应用 http://www.cnblogs.com/tsingke/p/3923169.
·2015-11-12 11:44

HDU 4865 Peter's Hobby --概率DP

分析：这是引自机器学习中隐马尔科夫模型的入门模型，其实在这里直接DP就可以了 定义：dp[i][j]为第i天天气为j（0,1,2分别表示三个天气）的概率，path[i][j]记录路径,path[i][
·2015-11-12 10:35

HMM隐马尔科夫模型浅析

http://www.zhihu.com/question/20962240著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。作者：YangEninala链接：http://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846来源：知乎隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为@者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。我
maxandhchen·2015-11-05 11:00

基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配(Map-Matching)算法

隐马尔科夫模型（HMM） 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3.
·2015-11-03 21:03

词性标注-隐马尔科夫模型应用

问题的提出已知：词序列:　 　 寻找词性序列:　　　　　　使得条件概率最大：　　　　　　解：（忽略词序列概率，因为没用）图示：具体实现就是：动态规划-维特比算法 [维特比算法.....自己看吧，数学之美上有解释]概念解释：发射概率：某个词作为名词出现的频率/名词在语料库中出现的频率　　也叫生成概率　　某个隐状态生成显状态的概率转移概率：某个词性到另一个词性的频率/某个词性生成所有其他
·2015-11-02 13:28

隐马尔科夫模型HMM自学(1)

介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律。在很多领域我们都希望找到这个规律，比如计算机中的指令顺序，句子中的词顺序和语音中的词顺序等等。一个最适用的例子就是天气的预测。 首先，本文会介绍声称概率模式的系统，用来预测天气的变化 然后，我们会分析这样一个系统，我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的，并不是我们观察到的现象。比如，我们会根据观察到的植物海
·2015-11-01 13:26

Ruby写的向前算法

隐马尔科夫模型中有三个问题： 1） 估计问题：给定一个观察序列O=O1O2...OT和模型u = (A, B, π), 如何快速地计算出给定模型u情况下，观察序列O的概率，即P(O
·2015-10-31 16:28

隐马尔科夫过程

在隐马尔科夫模型(VMM)中，我们不知道模型所经过的状态序列，只知道状态的概率函数，也就是说，观察到的时间是状态的随机函数，因此，改模型是一个双重的随机过程。
·2015-10-31 16:27

几种不同程序语言的HMM版本

C语言版：1、 HTK（Hidden Markov Model Toolkit）：　　HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的隐马尔科夫模型工具箱，主要应用于
·2015-10-31 15:44

用ruby写的wikipedia上的维特比算法

维特比算法可以解决隐马尔科夫模型的最可能状态序列问题。
·2015-10-31 11:54

【分享】Lucene.Net的中文分词组件AdvancedChineseAnalyzer

基于隐马尔科夫模型的中文分析器。
·2015-10-28 08:39

利用条件随机场模型进行中文分词

在很久以前，我提过利用隐马尔科夫模型进行中文分词，条件随机场其实是隐马尔科夫模型的一次升级版本，网上有很多关于条件随机场模型的分词，但是基本上很难看懂，也许是论文的缘故，那些作者习惯了一上来就是一堆复杂的公式
Iveely Liu·2015-10-22 09:00

生成模型与判别模型

典型的生成模型：朴素贝叶斯，隐马尔科夫模型。判别方法：由数据直接学习决策函数或者条件概率分布，作为预测的模型。两种方法各有优缺点，适用于不同条件下的
f81892461·2015-09-19 22:00

隐马尔科夫模型—简介

隐马尔科夫模型是统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在隐马尔可夫模型中，状态是不可见的，但输出依赖该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。
zb1165048017·2015-09-19 19:00

隐马尔科夫模型（HMM）

HMM简介HMM用于研究非确定性生成模式，HMM是一个与时间无关的模型（有待改进），并且n阶HMM模型是指下一个状态只与前n个有关，通常只研究一阶HMM模型（有待改进）。从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。下面可以使用一个案例来解释HMM模型。假设有三种色子，分别是标有123456的立方体、标有1234的三菱锥、标有12345678的八面体。它们分
张泽旺·2015-09-16 20:00

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）

隐马尔科夫模型HMM（HiddenMarkovModels）来源于现实社会的需求，它是为人们服务的，我们通常都习惯于寻找一个事物在一段时间内的变化规律，并能在特定情况下预测下一变化，比如预测天气等。
tiandijun·2015-08-29 23:00

[杂谈]机器学习：数学、概率与人工智能

（代表LeonardE.Baum[隐马尔科夫模型])数学家说：“我有严谨数学证明，我来讲！”（代表Vapnik[SVM支持向量机])神经计算&计算机科学家说：“我有自然法则，我来讲！”
Physcal·2015-08-21 20:00

隐马尔可夫模型（HMM）原理

本文主要讨论隐马尔科夫模型的三大要素，三大假设和三大问题。1、引入隐马尔可夫模型是一个关于时序的概率模型，它描述了一个由隐藏的马尔可夫链生成状态序列，再由状态序列生成观测序列的过程。
liuwu265·2015-08-15 17:00

隐马尔科夫模型HMM

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46618991马尔科夫过程马尔科夫过程可以看做是一个自动机，以一定的概率在各个状态之间跳转。考虑一个系统，在每个时刻都可能处于N个状态中的一个，N个状态集合是{S1,S2,S3,...SN}。我们现在用q1,q2,q3,…qn来表示系统在t=1,2,3,…n时刻下的状态。在t=1时，系统所在的状态q取决
pipisorry·2015-06-24 10:00

HMM隐马尔科夫模型

马尔科夫过程在概率论及统计学中，马尔可夫过程（英语：Markovprocess）是一个具备了马尔可夫性质的随机过程，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。马尔可夫过程是不具备记忆特质的。换言之，马尔可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来状态，都是独立、不相关的。一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态
u014568921·2015-06-20 23:00

隐马尔科夫学习七（五）

hmm-learn-best-practices-seven-forward-backward-algorithm-5七、前向-后向算法(Forward-backwardalgorithm)上一节我们定义了两个变量及相应的期望值，本节我们利用这两个变量及其期望值来重新估计隐马尔科夫模型
weilianyishi·2015-06-09 21:00

隐马尔科夫学习七（四）

.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-seven-forward-backward-algorithm-4七、前向-后向算法(Forward-backwardalgorithm)隐马尔科夫模型
weilianyishi·2015-06-09 21:00

隐马尔科夫学习七（一）

hmm-learn-best-practices-seven-forward-backward-algorithm-1七、前向-后向算法(Forward-backwardalgorithm)根据观察序列生成隐马尔科夫模型
weilianyishi·2015-06-09 16:00

隐马尔科夫学习六（一）

hmm-learn-best-practices-six-viterbi-algorithm-1六、维特比算法（ViterbiAlgorithm）寻找最可能的隐藏状态序列(Findingmostprobablesequenceofhiddenstates)对于一个特殊的隐马尔科夫模型
weilianyishi·2015-06-09 10:00

隐马尔科夫学习五（一）

ForwardAlgorithm）计算观察序列的概率（Findingtheprobabilityofanobservedsequence）1.穷举搜索（Exhaustivesearchforsolution）给定隐马尔科夫模型
weilianyishi·2015-06-08 21:00

隐马尔科夫学习四

出处：http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-models四、隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels
weilianyishi·2015-06-08 21:00
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